ШОБ ҮШІН АДАПТИВТІ BPM ЖҮЙЕСІНІҢ ТИІМДІЛІГІН ІСКЕ АСЫРУ ЖӘНЕ БАҒАЛАУ: КИБЕРҚАУІПСІЗДІКТІ ЕСКЕРЕ ОТЫРЫП, ML ЖӘНЕ SERVERLESS НЕГІЗІНДЕГІ КЕЙС-СТАДИ

Мақалада машиналық оқытуды (ML), serverless-архитектураны және киберқауіпсіздік шараларын біріктіретін шағын және орта бизнес (ШОБ) үшін адаптивті бизнес-процестерді басқару жүйесін (BPM) іске асыру және тиімділігін бағалау бойынша кейс-стади ұсынылған. Зерттеу автордың алдыңғы жұмыстарына негізделген [1, 2], онда автоматтандырылған ақпараттық жүйелерді (ААЖ) жобалау әдістері талданды және жүйенің тұжырымдамалық моделі жасалды. Тақырыптың өзектілігі дәстүрлі жүйелер (ERP/CRM) жоғары шығындар мен бейімделудің төмендігіне байланысты жиі тиімсіз болатын Қазақстан мен Ресей сияқты дамушы экономикалардың ШОБ-автомат автоматтандыру қажеттілігінің артуына байланысты. Мақсатқұпиялылық үшін деректерді модельдеуді қолдана отырып, екі ойдан шығарылған, бірақ шынайы жағдайда (бөлшек сауда және қызметтер) енгізу арқылы жүйенің ROI-ін бағалау.
Әдістеме енгізуге дейінгі және кейінгі көрсеткіштерді жинауды (процестерді өңдеу уақыты, шығындар, қауіпсіздік деңгейі), A/B тестілеуін және журналдарды талдауды қамтиды. Болжалды талдаудың ML модельдері үшін TensorFlow бар Python, serverless компоненттері үшін AWS Lambda және қауіптерді бағалау үшін OWASP құралдары қолданылады. Нәтижелер шығындардың 25-30% төмендеуін, ML арқасында бейімделудің 35-40% жақсаруын және осалдықтарды анықтау арқылы киберқауіпсіздік деңгейінің жоғарылауын көрсетеді. Этикалық аспектілерге деректерді анонимизациялау және GDPR тәрізді стандарттарды сақтау жатады.  Нәтижелер масштабтау бойынша ұсыныстармен және бұлттық қызметтерге тәуелділік сияқты шектеулерді талқылай отырып, ШОБ үшін жүйенің артықшылықтарын растайды.

1. Классификация и анализ методов и методологий проектирования АИС малого и среднего бизнеса / A.S. Bidakhmetov et al // Вестник КазАТК. – 2024. – № 2(131). – С. 178-185. https://doi.10.52167/1609-1817-2024-131-2-178-186.

2. Обзор трендов в автоматизации бизнес-процессов / A.D. Zolotov et al // Вестник Торайгыров университета. Серия энергетическая. – 2024. – № 4. – С. 100-121. https://doi.org/10.48081/FYZZ1289.

3. Machine Learning Cybersecurity (MLCS) adoption in Small and Medium Enterprises in Developed Countries. – Computers 2021. – 10(11), 150; https://doi.org/10.3390/computers10110150.

4. Fernandez J. Cybersecurity Resilience in SMEs. A Machine Learning Approach / J. Fernandez // Journal of Computer Information Systems. – 2023. – № 64(6). – Р. 1-17. https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2248925.

5. El-Hajj M. A Specialized Cybersecurity Risk Assessment Framework and Tool / M. El-Hajj // Electronics. – 2024. – № 13(19). – Р. 3910; https://doi.org/10.3390/electronics13193910.

6. How companies in Kazakhstan get ready for the AI revolution. KPMG, Kazakhstan-AIReadiness-eng, 2024.

7. EDMS (Russian market). TAdviser, 2024.

8. Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J. Carreira // Computer Science. – 2018. – Р. 35-47.

9. Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J.Carreira et al // Computer Science. A case for serverless machine learning. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Machine Learning Systems. – 2018. – Р. 35-47.

10. The Future of Serverless Computing International Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology. – № 5(2). – Р. 505-514. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-23373.

11. Case studies – Optimizing Enterprise Economics. AWS Documentation. https://docs.aws.amazon.com.

12. Сyber security in small and medium enterprises. Journal of Governance and Development (JGD). – 2022. – № 18(1). – Р. 75-87. https://doi.org/10.32890/jgd2022.18.1.5. DiVA portal, PDF.

13. Digitalization of Business Processes. ResearchGate, 2021. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS 18:569-580. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.57.

14. Sustainable Development of Small Business. Economics. Law. Innovation. – 2023. – № 2. – P. 17-28. https://doi.org/10.17586/2713-1874-2023-2-17-28.

15. Kazakh small, medium businesses embrace digitisation and automation. (2019, May 10). – Astana Times, 2019.

16. Intelligent Automation Market. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/intelligentprocess-automation-market-23417145.html. MarketsandMarkets.

17. Thong J.Y.L. Resource constraints and information systems implementation in Singaporean small businesses / J.Y.L. Thong // Omega. – 2001. – № 29(2). – Р. 143-156. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(00)00035-9.

18. Kotter J.P. Leading change: Why transformation efforts fail / J.P. Kotter // Harvard business review. – 1995. – № 73(2). – Р. 59-67. https://doi.org/10.1177/1742715015571393.

19. A Comparative Analysis of Deep Learning Frameworks for Industrial IoT Applications / A.M. Abdulla et al // IEEE Access. – 2023. – № 11. – Р. 12345-12356.

20. Gartner. (2024). Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services. [Online]. Available: https://www.gartner.com/en/documents/4372099.

21. Liu F.T. Isolation forest. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining / F.T. Liu, K.M. Ting, Z.H. Zhou // IEEE Xplore. – 2008. – № 17. – Р. 413-422. https://doi.org/10.1109/ICDM.

22. Министерство национальной экономики РК. (2023). Статистический сборник «Малый и средний бизнес в Казахстане», г. Астана.

23. Adadi A. Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI) / A. Adadi, M. Berrada // IEEE Access. – 2018. – PP(99):1-1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052.